Обработка естественного языка с помощью pytorch
Создайте интеллектуальные языковые приложения, используя глубокое обучение
Делип Рао и Брайан МакМахан
Добро пожаловать. Это компаньон репозиторий для обработки естественного языка с Pytorch: создание интеллектуальных языковых приложений с использованием глубокого обучения.
Оглавление
- Начните!
- Глава 1: Введение
- Глава 2: Быстрый тур по НЛП
- Глава 3: основополагающие компоненты нейронных сетей
- В текстовых примерах
- Погружение в глубокое обучение
- Классификация настроений обзоров ресторанов с использованием персептрона
- Глава 4: Сети для NLP для NLP
- Ограничения персептрона
- Представляем многослойные персептроны (MLP)
- Введение сверточных нейронных сетей (CNNS)
- Классификация фамилии с MLP
- Классификация фамилии с CNN
- Глава 5: Встроение слов и типов
- Используя предварительные вторжения
- Обучение непрерывной сумки слоя встраивания (CBOW)
- Перенос обучения с использованием предварительно обученных встраиваний
- Глава 6: Моделирование последовательности для NLP
- Представление последовательности для фамилий
- Глава 7: Моделирование промежуточной последовательности для NLP
- Генерирование новых фамилий из представлений последовательностей
- Безусловное поколение
- Кондиционированное поколение
- Глава 8: Усовершенствованное моделирование последовательности для NLP
- Понимание упакованных последовательности
- Последовательность в обучение последовательности
- Внимание
- Нейронная машина перевод
- Глава 9: Классика, границы, следующие шаги
